FPGA frente a GPU: ¿cuál es mejor para el aprendizaje profundo?

La mayor parte de la inteligencia artificial (IA) se basa en el aprendizaje profundo, un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales multicapa para simular la compleja capacidad de decisión del cerebro humano. Más allá de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje profundo impulsa muchas aplicaciones que mejoran la automatización, incluidos productos y servicios cotidianos como asistentes digitales, electrónica de consumo habilitada por voz, detección de fraudes con tarjetas de crédito y mucho más. Se utiliza principalmente para tareas como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la toma de decisiones complejas, donde puede "leer" y procesar una gran cantidad de datos para realizar cálculos complejos de manera eficiente.

El aprendizaje profundo requiere una enorme cantidad de potencia informática. Normalmente, las unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento (GPU) son ideales porque pueden manejar un gran volumen de cálculos en varios núcleos con memoria abundante disponible. Sin embargo, gestionar varias GPU on premises puede generar una gran demanda de recursos internos y su escalamiento es increíblemente costoso. Como alternativa, las matrices de puertas programables en campo (FPGA) ofrecen una solución versátil que, aunque también es potencialmente costosa, proporciona tanto un rendimiento adecuado como una flexibilidad reprogramable para las aplicaciones emergentes.

La elección del hardware influye significativamente en la eficiencia, la velocidad y la escalabilidad de las aplicaciones de aprendizaje profundo. Al diseñar un sistema de deep learning, es importante sopesar las demandas operativas, los presupuestos y los objetivos a la hora de elegir entre una GPU y una FPGA. Teniendo en cuenta los circuitos, tanto las GPU como las FPGA son unidades centrales de procesamiento (CPU), eficaces, con muchas opciones disponibles de fabricantes como NVIDIA o Xilinx diseñadas para ser compatibles con los modernos estándares Peripheral Component Interconnect Express (PCIe).

A la hora de comparar marcos para el diseño de hardware, las consideraciones críticas son las siguientes:

• Velocidades de rendimiento
• Consumo de energía
• Eficiencia de costos
• Programabilidad
• Ancho de banda

Las GPU son un tipo de circuito especializado diseñado para manipular rápidamente la memoria y acelerar la creación de imágenes. Diseñadas para un alto rendimiento, son especialmente eficaces para tareas de procesamiento paralelo, como el entrenamiento de aplicaciones de aprendizaje profundo a gran escala. Aunque normalmente se utilizan en aplicaciones exigentes, como juegos y procesamiento de video, las capacidades de rendimiento a alta velocidad convierten a las GPU en una excelente opción para cálculos intensivos, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, algoritmos complejos y la minería de criptomonedas.

En el campo de la inteligencia artificial, las GPU se eligen por su capacidad para realizar los miles de operaciones simultáneas necesarias para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales.

Características clave de las GPU

• Alto rendimiento: las potentes GPU son expertas en el manejo de tareas informáticas exigentes, como la computación de alto rendimiento (HPC) y las aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Procesamiento paralelo: las GPU se destacan en tareas que se pueden dividir en operaciones más pequeñas y procesar simultáneamente.

Aunque las GPU ofrecen una potencia de cálculo excepcional, su impresionante capacidad de procesamiento tiene el costo de la eficiencia energética y el alto consumo de energía. Para tareas específicas como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de señales u otras aplicaciones de IA, los proveedores de GPU basadas en la nube pueden ofrecer una solución más rentable a través de modelos de precios de suscripción o de pago por uso.

Ventajas de la GPU

• Alta potencia computacional: las GPU proporcionan la potencia de procesamiento de gama alta necesaria para los cálculos complejos de punto flotante que se requieren al entrenar modelos de aprendizaje profundo.
• Alta velocidad: las GPU emplean múltiples núcleos internos para acelerar las operaciones paralelas y permitir el procesamiento eficiente de múltiples operaciones simultáneas. Las GPU pueden procesar rápidamente grandes conjuntos de datos y reducir en gran medida el tiempo dedicado al entrenamiento de modelos de machine learning.
• Soporte del ecosistema: las GPU se benefician del soporte de los principales fabricantes como Xilinx e Intel, con ecosistemas y marcos de desarrollo estables que incluyen CUDA y OpenCL.

Desafíos de GPU

• Consumo de energía: las GPU requieren cantidades significativas de energía para funcionar, lo que puede aumentar los gastos operativos y también afectar las preocupaciones ambientales.
• Menos flexibles: las GPU son mucho menos flexibles que las FPGA, con menos oportunidades de optimización o personalización para tareas específicas.

Para obtener una visión más profunda de las GPU, echa un vistazo al siguiente video:

Las FPGA son chips de silicio programables que se pueden configurar (y reconfigurar) para adaptarse a múltiples aplicaciones. A diferencia de los circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC), que están diseñados para fines específicos, las FPGA son conocidas por su flexibilidad eficiente, especialmente en aplicaciones personalizadas de baja latencia. En los casos de uso de aprendizaje profundo, las FPGA se valoran por su versatilidad, eficiencia energética y adaptabilidad. 

Si bien las GPU de uso general no se pueden reprogramar, la reconfigurabilidad de la FPGA permite la optimización de aplicaciones específicas, lo que reduce la latencia y el consumo de energía. Esta diferencia clave hace que los FPGA sean particularmente útiles para el procesamiento en tiempo real en aplicaciones de IA y la creación de prototipos de nuevos proyectos.

Características clave de los FPGA

• Hardware programable: los FPGA se pueden configurar fácilmente con lenguajes de descripción de hardware (HDL) basados en FPGA, como Verilog o VHDL.
• Eficiencia energética: las FPGA utilizan menos energía en comparación con otros procesadores, lo que reduce los costos operativos y el impacto medioambiental. 

Aunque las FPGA pueden no ser tan potentes como otros procesadores, suelen ser más eficientes. Para aplicaciones de aprendizaje profundo, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, se prefieren las GPU. Sin embargo, los núcleos reconfigurables de la FPGA permiten optimizaciones personalizadas que pueden ser más adecuadas para aplicaciones y cargas de trabajo específicas.

Beneficios de FPGA

• Personalización: fundamental para el diseño de FPGA, la programabilidad admite el ajuste y la creación de prototipos, útiles en el campo emergente del aprendizaje profundo.
• Baja latencia: la naturaleza reprogramable de los FPGA facilita su optimización para aplicaciones en tiempo real.

Retos de la FPGA

• Bajo consumo: aunque las FPGA son valoradas por su eficiencia energética, su bajo consumo las hace menos adecuadas para tareas más exigentes. 
• Intensivo en mano de obra: Si bien la programabilidad es el principal punto de venta del chip FPGA, las FPGA no solo ofrecen programabilidad, sino que la requieren. La programación y reprogramación de FPGA puede retrasar potencialmente los despliegues.

Las aplicaciones de aprendizaje profundo, por definición, implican la creación de una red neuronal profunda (DNN), un tipo de red neuronal con al menos tres (pero probablemente muchas más) capas. Las redes neuronales toman decisiones a través de procesos que imitan la forma en que las neuronas biológicas trabajan juntas para identificar fenómenos, sopesar opciones y llegar a conclusiones.

Antes de que una DNN pueda aprender a identificar fenómenos, reconocer patrones, evaluar posibilidades y hacer predicciones y decisiones, debe entrenarse con grandes cantidades de datos. Y procesar estos datos requiere una gran cantidad de potencia informática. Las FPGA y las GPU pueden proporcionar esta potencia, pero cada una tiene sus puntos fuertes y débiles.

Las FPGA se utilizan mejor para aplicaciones personalizadas de baja latencia que requieren personalización para tareas específicas de aprendizaje profundo, como las aplicaciones de IA a medida. Las FPGA también son adecuadas para tareas que valoran la eficiencia energética por encima de las velocidades de procesamiento.

En cambio, las GPU más potentes suelen preferirse para tareas más pesadas, como el entrenamiento y la ejecución de modelos grandes y complejos. La potencia de procesamiento superior de la GPU la hace más adecuada para administrar de manera efectiva conjuntos de datos más grandes.

Casos de uso de FPGA

Al beneficiarse de una programabilidad versátil, eficiencia energética y baja latencia, las FPGA se utilizan a menudo para lo siguiente:

• Procesamiento en tiempo real: Aplicaciones que requieren baja latencia, procesamiento de señales en tiempo real, como procesamiento de señales digitales, sistemas de radar, vehículos autónomos y telecomunicaciones.
• Computación perimetral: la computación perimetral y la práctica de acercar las capacidades de cómputo y almacenamiento de información localmente al usuario final se benefician del bajo consumo de energía y el tamaño compacto de la FPGA.
• Aceleramiento de hardware personalizada: losFPGA configurables se pueden ajustar para acelerar tareas específicas de aprendizaje profundo y HPC Cluster optimizando para tipos específicos de tipos de datos o algoritmos. 

Casos de uso de GPU

Las GPU de propósito general suelen ofrecer mayor potencia computacional y funcionalidad preprogramada, lo que las hace adecuadas para las siguientes aplicaciones: 

• Computación de alto rendimiento: Las GPU son un elemento integral de operaciones como centros de datos o instalaciones de investigación que dependen de una potencia computacional masiva para ejecutar simulaciones, realizar cálculos complejos o administrar grandes conjuntos de datos. 
• Modelos a gran escala: diseñadas para un procesamiento paralelo rápido, las GPU son especialmente capaces de calcular una gran cantidad de multiplicaciones de matrices simultáneamente y, a menudo, se emplean para acelerar los tiempos de entrenamiento para modelos de aprendizaje profundo a gran escala.

Al comparar la FPGA y la GPU, tenga en cuenta el poder de la infraestructura en la nube para sus proyectos de aprendizaje profundo. Con IBM GPU en la nube, puede proporcionar GPU NVIDIA para casos de uso de IA generativa, tradicional, HPC y visualización en la infraestructura de confianza, segura y rentable de IBM Cloud. Acelere su viaje hacia la IA y la HPC con la nube empresarial escalable de IBM.